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人工智能 核心知识点精讲课|在AI时代怎么能不知道些AI皮毛呢
第36任务： 什么是NLP、NLP简史
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任务列表
第1任务： 先导介绍课
第2任务： AI的发展
第3任务： AI的应用
第4任务： 线性代数基础
第5任务： 矩阵分解
第6任务： 主成分分析（PCA）
第7任务： 优化
第8任务： 数据集
第9任务： 数据分析和智能分析技术
第10任务： 概率论
第11任务： 编程语言的选择：Python
第12任务： 开发环境的部署——IDE
第13任务： Python编程基础（一）
第14任务： Python编程基础（二）
第15任务： 机器学习
第16任务： 线性回归
第17任务： 多项式回归
第18任务： SVM支持向量机
第19任务： 贝叶斯
第20任务： 决策树
第21任务： K近邻算法
第22任务： 无监督学习及指标
第23任务： 层次聚类
第24任务： K均值聚类
第25任务： 高斯混合模型
第26任务： 如何加载数据
第27任务： 读懂数据（数据可视化）
第28任务： 数据预处理、机器学习中的特征
第29任务： 混淆矩阵
第30任务： ROC曲线
第31任务： 偏差与方差
第32任务： 假设检验
第33任务： 交叉验证
第34任务： 计算机视觉
第35任务： 算法实现
第36任务： 什么是NLP、NLP简史
第37任务： NLP子问题、传统的数据驱动方法
第38任务： NLP与深度学习
第39任务： 为什么在AI领域研究声音
第40任务： 预测有用的特征、声音识别效率、声音检测的应用和安全
第41任务： 计算机音乐信息学
